Las 8 claves para tomar data-driven decisions

Lejos quedaron los tiempos en los que los negocios tomaban decisiones basadas en instintos o creencias desinformadas. El advanced data analytics se ha convertido en un aspecto clave para el funcionamiento de cualquier empresa. Hablamos del poder de las data-driven decisions y de por qué son la clave para asegurar el buen rendimiento de una compañía.

la toma de decisiones representada por los posibles caminos

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La inteligencia de datos está de moda, es un hecho. Pero, al contrario que otras modas, esta ha llegado para quedarse y es que su valor en el mundo del business no deja de afianzarse. 

Las nuevas tecnologías y su capacidad de obtención de información han revolucionado el mundo empresarial, convirtiendo el business intelligence en uno de los elementos decisivos para el progreso y crecimiento de una organización. Con la llegada de la digitalización y el Big Data, las compañías tienen ahora toda la información necesaria al alcance de la mano. Gracias a esto, hoy es posible tomar decisiones informadas basadas en los datos— que, en la práctica, darán mejores resultados y conducirán al crecimiento y a la evolución del negocio

Evidentemente, disponer de una gran cantidad de datos no siempre resulta en tomar mejores decisiones. Para ello, es necesario que los datos sean analizados y tratados correctamente, por especialistas en la materia, para que se conviertan en insights. Como ya hemos explicado anteriormente en este blog, información e insights no son lo mismo. Los insights son datos que han sido tratados para que aporten valor, conocimiento y nos permitan entender mejor un aspecto concreto de nuestra actividad empresarial, basándonos en un contexto y unos objetivos empresariales concretos. 

¿Qué son las data-driven decisions?

Como su nombre indica, data-driven decisions son decisiones impulsadas por los datos (DDD). En este caso, las decisiones empresariales se toman a partir de un proceso que implica la recopilación de datos basada en objetivos mesurables o KPIs, el análisis y tratamiento de los datos para convertirlos en insights y su posterior transformación en información visual y entendible. En otras palabras, la toma de decisiones basadas en los datos implica trabajar para alcanzar objetivos empresariales, a través de datos verificados y analizados. 

Es decir, cuando recopilamos datos con la intención de que respalden la toma de decisiones empresariales, es fundamental que los datos estén relacionados con objetivos y con las estrategias empresariales que queremos desarrollar, basándonos en una área del negocio y un contexto concretos. Si no llevamos a cabo un análisis de datos consciente que nos permita extraer insights y conocimientos que tengan un valor real para la empresa, la toma de decisiones no será efectiva. 

En este sentido, cobran especial relevancia otros procesos relacionados con los datos como el data management, el data governance y la visualización de datos; procedimientos que facilitan enormemente el proceso para llegar a tomar data-driven decisions y amparan su operatividad. 



El valor de las data-driven decisions

Las data-driven decisions son la base de la toma de decisiones informadas. Tomar decisiones basándonos en instintos o creencias que no están respaldadas por información comprobada, verificada y trabajada puede traducirse en malos resultados. En cambio, tomar decisiones basadas en datos de calidad e insights que nos permitan llegar a conclusiones y, en consecuencia, tomar mejores decisiones, es mucho más rentable.

Tomar decisiones basadas en los datos permite a las empresas generar conocimiento, descubrir oportunidades de negocio, identificar puntos de dolor, predecir tendencias futuras, optimizar los recursos y los esfuerzos del equipo, crear nuevas estrategias empresariales y generar más ingresos. De hecho, un estudio realizado por dos profesores de la Sloan School of Management, Andrew McAfee y Erik Brynjolfsson, descubría que las empresas que basaban sus decisiones en datos conseguían una productividad un 4% más alta y un 6% más de beneficios que aquellas que no lo hacían.

Asimismo, las data-driven decisions ayudan a los negocios a asegurar su continuidad en el tiempo. El mercado es hoy más impredecible que nunca y el mundo digital se encuentra en un estado de cambio constante. La única manera de conseguir que una compañía se adapte a este entorno volátil es tomar decisiones empresariales informadas impulsadas por los datos. 

Los datos deben ser, hoy en día, un activo empresarial presente en todos los departamentos de una empresa. Para optimizar la actividad empresarial, es óptimo que la cultura data-driven forme parte de toda la empresa, en su totalidad. 

 

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Las 8 claves para tomar data-driven decisions

 

1. No guiarse por creencias

Evidentemente, cuando tomamos decisiones, gran parte de nuestro proceso mental está guiado por el inconsciente. En la vida, la mayoría de decisiones que tomamos no se fundamentan  en un razonamiento totalmente lógico y el instinto y los prejuicios —entendidos como creencias que condicionan nuestra visión de la realidad— pueden hacernos llegar a conclusiones que no tienen una base sólida real. Este procedimiento de razonamiento es intrínseco en cualquier ser humano y también puede condicionarnos a la hora de interpretar los datos empresariales. Por eso, es recomendable que la toma de decisiones se lleve a cabo en equipo, para que la interpretación de la realidad no se vea nublada por prejuicios o instintos individuales. 

En este sentido, la visualización de datos gana relevancia, ya que es la mejor manera de democratizar los datos y, por lo tanto, lograr que cualquier persona sea experta o no en análisis de datos pueda interpretar la información y entenderla. Así, cuantos más miembros del equipo puedan interpretar los datos y llegar a conclusiones, más decisiones informadas se tomarán en todos los departamentos de la empresa, siendo los datos y no las creencias personales los que guían la toma de decisiones.

2. Definir objetivos

Como ya se ha mencionado, las data-driven decisions se basan en datos que han sido recopilados,  tratados y analizados partiendo de objetivos empresariales. Es primordial, pues, que la definición de objetivos concretos y precisos se lleve a cabo antes de pasar al análisis de datos

A la hora de trabajar con datos es fundamental tener claro a qué objetivos queremos llegar, qué estrategias empresariales apoyan los datos que estamos tratando y cuáles son las necesidades más importantes de la empresa. En definitiva, es primordial definir KPIs (indicadores clave de rendimiento) claros y precisos antes de pasar a trabajar con los datos.

En el mundo empresarial, existen una gran cantidad de indicadores de rendimiento en los que nos podemos basar. Es oportuno no basarnos en todos los KPIs existentes y apoyarnos solo en aquellos más relevantes para nuestra organización.

 

3. Recopilación de datos adecuada

Tomar las decisiones adecuadas empieza por recopilar los datos adecuados. De hecho, disponer de los datos correctos es tan importante como hacerse las preguntas correctas. Por eso, es importante tener consciencia de todos los datos de los que disponemos, de los que necesitamos para cada objetivo empresarial, de los que son prioritarios, etc. En este sentido, aseverar la seguridad de nuestros datos y asegurarnos de que son de calidad (data quality) también es esencial. 

Para optimizar la recopilación de datos, la integración de datos mediante las herramientas oportunas, como las ETL, también es básico. Además, a la hora de analizar los datos es fundamental disponer de dashboards organizados y actualizados para poder gestionar con facilidad la gran cantidad de datos que vamos a ir almacenando.

4. Hallar preguntas sin resolver

Cuando las estrategias y objetivos empresariales ya se han definido, es hora de reflexionar sobre las preguntas que debemos hacernos para poder alcanzar los objetivos definidos. Hacerse las preguntas adecuadas facilita centrarse en los datos acertados y agiliza el proceso de análisis de datos y de toma de decisiones, a la vez que nos hace ahorrar tiempo y dinero.

De esta manera, si basamos el análisis de datos en las preguntas que necesitamos resolver, nos será mucho más sencillo llegar a conclusiones y analizar los datos con un propósito concreto en mente. Además, es conveniente basarnos en esas cuestiones de las que aún no hemos obtenido una respuesta y trabajar para resolver aquellos puntos que no tenemos claros.

 

5. Priorizar los datos 

La mayoría de empresas disponen de una gran cantidad de datos almacenados en sus bases de datos y softwares. La sobrecarga de datos puede llegar a producir confusión y a dificultar el alcance de conclusiones. Debido a esto, es propicio priorizar los datos y centrarnos solo en aquellos que tienen valor y que nos ayudarán a responder las preguntas y a alcanzar los objetivos que nos hemos planteado.

 

6. Análisis de datos

Una vez disponemos de los datos adecuados, recopilados basándonos en nuestros objetivos empresariales y en las preguntas que necesitamos resolver, debemos proceder a analizar los datos. Como ya se ha mencionado, es pertinente disponer de cuadros de mandos y programas de análisis de datos como Power BI que nos faciliten el proceso y nos ayuden a transformar los datos en insights.

A la hora de llevar a cabo el análisis, es esencial no olvidarnos de la importancia del contexto y realizar el análisis basándonos en un marco situacional concreto.

 

7. Revisiones periódicas 

Es crucial revaluar nuestro análisis, nuestros informes y nuestras conclusiones más de una vez para asegurarnos de que son realmente acertadas. Es recomendable hacer revisiones periódicas, dejando pasar un intervalo de tiempo corto entre cada revisión, ya que la primera vez que hacemos algo no suele ser la más acertada y las revisiones nos inducen a hallar erratas e imprecisiones. Identificar errores es mucho más difícil la primera vez que hacemos algo y, a medida que vamos revisando nuestro trabajo, hallaremos más puntos a mejorar.

Por eso, verificar los datos y asegurarnos de que nos estamos basando en las métricas correctas puede suponer la clave para tomar las decisiones idóneas. En este aspecto, volvemos a recomendar que las conclusiones no recaigan en una sola persona y que se debatan entre diferentes miembros del equipo para obtener más puntos de vista y enriquecer así el proceso y los resultados. 

 

8. Presentar los datos de forma visual

Presentar los datos y la información de manera visual para que sean entendibles es otro de los pasos cruciales para tomar data-driven decisions. Crear visualizaciones a partir de los datos es la mejor manera de conseguir que los datos puedan ser interpretados y que nuestros esfuerzos de análisis no se queden en nada porque nadie más puede entenderlos. Además, disponer de informes claros que se van actualizando, es una manera de obtener una radiografía mucho más completa y diáfana de nuestra actividad empresarial al completo.

Desarrollar las visualizaciones de datos adecuadas nos facilitará muchísimo identificar KPIs, así como todo el procedimiento de alcance de conclusiones y toma de decisiones.

Hoy en día, existen numerosos softwares y aplicaciones para crear visuals. En Bismart, empresa partner Power BI de Microsoft, creamos visualizaciones de datos con Power BI, una de las herramientas del mercado que mejores visualizaciones atractivas, interactivas y entendibles consigue. Además, en un post anterior, repasamos los mejores visuals de Power BI.

 

En definitiva, tomar decisiones informadas resulta mucho más rentable y supondrá mejores resultados para cualquier empresa. En Bismart, tenemos claro que los datos son la base para tomar mejores decisiones. Las data-driven decisions nos aseguran que estamos tomando las decisiones pertinentes para cumplir objetivos concretos e impulsar estrategias que hagan progresar nuestro negocio.

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